Análise exploratória dos dados

A análise exploratória dos dados foi realizada com o objetivo de observar o comportamento geral dos dados (forma, distribuição, tendência central), identificar previamente os dados discrepantes, a normalidade de distribuição de frequência e a variação nos dados. Este tipo de análise, embora desconsidere a estrutura de dependência espacial, é importante pois permitirá a identificação de dados atípicos que exercem algum tipo de influência nas análises geoestatísticas.

A análise exploratória desempenha o papel central de descrever tanto qualitativa quanto quantitativamente a variação espacial. Porém, maior atenção deve ser dada à verificação da existência de tendências associadas às posições espaciais. Além disso, este é o ponto chave na predição geoestatística (FERREIRA, 2009)

A primeira etapa foi verificar a presença de pontos candidatos a valores discrepantes dos demais, “outliers” (pontos fora da curva), calculou-se medidas de dispersão adicionais, foram analisados os quartis superiores e inferiores na análise de frequência. Assim, a fim de que o estudo variográfico não seja comprometido, os outliers foram identificados utilizando o boxplot. Adicionalmente, utilizou-se os desvios-padrão como mecanismo de comparação usando os escores padronizados das variáveis (score Z). Esse procedimento transforma cada valor em desvios-padrão. Nesse caso, é possível avaliar se os casos estão entre -2,5 e 2,5 desvios, conforme indica Hair et al. (2005). Os outliers são casos maiores que 2,5 desvios.

Os valores “outliers” encontrados serviram para eliminar possíveis erros analíticos ou de amostragem, redesenhar as distribuições de frequências dos parâmetros, em histogramas e para o cálculo dos variogramas experimentais durante a análise espacial no programa GS+.

Outliers, que são valores de dados que estão distantes de outros valores de dados, podem afetar fortemente os resultados de sua análise. Os outliers podem afetar a variância aleatória existente no processo, porém não ser limitante a analise geoestatística (RIBEIRO JÚNIOR e DIGGLE, 2001). No entanto, Diggle e Ribeiro Júnior (2007) afirma que esses valores fora da curva provocam um forte impacto principalmente na parte inicial do variograma. Este fato pode conduzir a conclusões erradas sobre a variância do ruído (efeito pepita) e ou a existência de correlação espacial. Recomenda-se que o percentual de retirada dos outlier das variáveis analisadas não fique acima de 10%. Uma vez identificados, verificou-se a causa de todos os outliers como possíveis erros de entrada de dados ou de medição. Após se realizou a remoção de valores de dados para eventos anormais de ocorrência única (Apêndice 1).

Na análise da dispersão dos dados, o coeficiente de variação é muito útil para comparação entre distribuições de frequências diferentes, quanto menor o CV, mais homogêneo é o conjunto de dados (SCHWAAB e PINTO, 2007). A heterogeneidade ou variabilidade de um ou mais atributos pode ser classificada conforme a magnitude do seu coeficiente de variação.

O coeficiente de variação (CV) foi considerado baixo quando CV < 10% (homocedasticidade); médio, quando 10% < CV < 20%; alto, quando 20% < CV < 30% e muito alto quando CV > 30% (heterocedasticidade) conforme Pimentel-Gomes e Garcia (2002) e Dalchiavon et al. (2012)

A análise do coeficiente de variação demonstra uma amplitude de variação considerável, sendo que 17,54% (10) dos elementos analisados apresentaram coeficiente de variação baixo, 26,32% (15) coeficiente de variação médio, 24,56% (14) coeficiente de variação alto e 31,58% (16) coeficiente de variação muito alto (apêndice 2).

Pela análise descritiva dos atributos químicos apresentados foram analisadas as variáveis fósforo (P), alumínio (Al) e manganês (Mn) que obtiveram os valores mais expressivos com coeficiente de variação classificado como muito altos (CV > 30%). As variáveis pH, SMP e capacidade de troca de cátions (CTC) obtiveram valor de coeficiente de variação classificado como alta (20% < CV ≤ 30%) nas diferentes profundidades do solo analisados.

Resultados similares também foram obtidos por Silva et al. (2007) e Cocco (2016) na análise da variabilidade espacial de atributos químicos e de produtividade na cultura do café e do milho, nos quais verificou-se coeficiente de variação muito alto (72,83% e 42,46%, respectivamente) para a variável fósforo. Cocco (2016) também verificou

coeficiente de variação muito alto (116,96%) para o atributo alumínio (Al), semelhante aos resultados obtidos no presente estudo.

A variável acidez ativa (H+Al) teve coeficiente de variação alta nos três estratos de profundidade de solo analisados. A variável potássio (K) tem um coeficiente de variação alto nos estratos superficiais do solo (0-5 cm e 5- 10 cm) e uma variação classificada como muito alta na profundidade de 10-20 cm.

O cálcio (Ca), magnésio (Mg) e a soma de base (SB) a variação dos valores foi classificada como média no coeficiente de variação no estrato superficial (0-5 cm) e aumentou a variabilidade nas camadas abaixo, sendo classificada como alta.

Esta variação entre os coeficientes de variação dos diferentes atributos do solo é esperada visto que, segundo Carvalho et al. (2003), a variabilidade dos atributos químicos do solo é consequência de complexas interações dos processos de sua formação e de práticas de manejo do solo e da cultura com impacto sobretudo nas camadas superficiais do solo. Também, está variação das propriedades do solo na área pode ser explicado pelas sucessivas e irregulares adubações e calagens que vêm sendo aplicadas na área, ao longo dos cultivos (SILVA e CHAVES, 2001).

Na análise estatística das medidas de localização (apêndice 2) em relação à distribuição simétrica dos dados dos atributos químicos do solo, verificamos que para pHH2O, índice SMP, Potássio, manganês e relação Ca/Mg, possuem média

aproximadamente igual à mediana e baixo coeficiente de assimetria em todas as profundidades amostradas, o que é um bom indicador de normalidade. As suas distribuições são simétricas (média = mediana e há assimetria zero) ou possui distribuição unimodal (média = mediana = moda).

O fósforo, relação Ca/K e relação Ca+Mg/K na profundidade do solo de 0- 5 cm; o Cálcio, o magnésio, enxofre e saturação por bases na profundidade de 5-10 cm; a capacidade de troca de cátions na profundidade de 10-20 cm; a acidez ativa e a capacidade de troca de cátions efetiva nas profundidades de 5-10 e 10 -20 cm e; a matéria orgânica e enxofre nas profundidades de 0-5 e 5-10 cm possuem coeficientes de assimetria de várias outras variáveis estão dentro da margem de erro que no caso dos dados analisados se encontra no intervalo de -0,26 até 0,26.

A assimetria é uma medida do grau de desvio ou afastamento da simetria de uma distribuição e leva em consideração a moda e o desvio padrão e a curtose é o achatamento da curva de distribuição, indicando valores mais altos para curvas afuniladas e mais baixos para curvas achatadas (LANDIM, 2003).

Coeficientes de assimetria positivos encontrados (apêndice 2) indica uma distribuição simétrica à direita a qual representa elevada frequência de valores abaixo da média, ou seja, a mediana e a moda são valores menores. Os coeficientes de assimetria negativos verificados demonstram haver distribuição assimétrica à esquerda e elevada frequência de valores acima da média, ou seja, a mediana e a moda são valores maiores.

Embora os dados de algumas variáveis não apresentem distribuições simétricas e se os coeficientes de assimetria e curtose forem próximos de zero, tal como valores médios e medianos próximos, como é o caso da maioria dos atributos neste solo. Também se verifica que a maioria das variáveis químicas do solo das apresentaram valores de coeficiente de assimetria próxima de 0 e coeficiente de curtose abaixo de 3. Dessa forma, confirma-se que os dados não possuem assimetria acentuada. Este fato pode ser um indicativo de que as medidas de tendência central não são dominadas por valores atípicos na distribuição, ou seja, os atributos envolvidos no estudo estão se aproximando de uma distribuição normal. Assim, tratamentos geoestatísticos podem ser aplicados possibilitando avaliar a dependência espacial dos atributos.

O grau de concentração dos valores dos resultados dos atributos químicos do solo em relação ao centro da distribuição foi analisado e representado pelas medidas de curtose. Os maiores valores de coeficiente de curtose são observadas nas variáveis Al, V (%), CTC, CTCe, Ca/K, Mn e (Ca+Mg)/K indicam alta concentração de valores no centro e nas caudas, o que provoca um pico maior que o da normal ou distribuição leptocúrtica. As demais variáveis apresentam distribuições mesocúrticas que se referem às medidas de curtose para os dados analisados igual à distribuição normal.

Nas medidas estatísticas de posição, quando a média apresenta menor valor que a mediana, indica uma assimetria negativa. Porém se essa diferença é mínima, o valor do coeficiente de assimetria fica próximo de zero. Quanto mais próximo de 0 (zero) for o valor do Coeficiente de simetria, assim como quanto mais próximos forem os valores da média e mediana, tanto mais próximo à distribuição estará normal.

Sabe-se que quando o coeficiente de variação for alto e os coeficientes de assimetria e curtose se afastam do valor zero podem ser indicativos da não normalidade. O teste de normalidade, kolmogorov-smirnov, tem como principal objetivo testar e certificar se as variáveis possuem distribuição normal em todas as variáveis com grau de significância de 0,05 conforme apresentado no apêndice 2. Assim, tem-se as hipóteses: H0: a variável testada possui distribuição normal; H1: a variável testada possui

O K, CTC, CTCe, soma de bases, a saturação de bases, o manganês em todos os estratos de solo apresentaram apresentaram grau de significância do teste Kolmogorov- Smirnov e de Shapiro-Wilk (P-Value) superior a 0,05 (intervalo de confiança), fazendo- nos aceitar a hipótese nula, isto é, a distribuição é normal em todas as profundidades analisadas. A matéria orgânica, o magnésio, a relação Ca/K e a relação Ca+Mg/K na profundidade do 0-5 cm; o teor de cálcio (Ca) e teor de enxofre (S) nas profundidades de 0-5 e 5-10 cm; relação Ca/Mg na profundidades de 10-20 cm foi possível aceitar a hipótese de a distribuição ser normal

As demais variáveis não apresentaram distribuição normal de acordo com o teste de Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk com grau de significância do teste (P-Value) inferior a 0,05 (intervalo de confiança), assim rejeitamos a hipótese nula, concluindo que as variáveis testadas não possuem distribuição normal.

Mesmo que a geoestatística não exige normalidade dos dados para ser aplicada, as inferências realizadas nas variáveis que possuem normalidade ganharão outras propriedades estatísticas ótimas, como a máxima verossimilhança. Assim sendo, os parâmetros químicos que apresentaram normalidade têm condições ótimas para aplicações de técnicas geoestatísticas que dependem de um modelo previamente estabelecido.

Segundo Eguchi (2001), se a distribuição não é normal, a média aritmética é muito influenciada por valores extremos, tornando-se uma medida de tendência central não representativa do conjunto de dados. Porém, a normalidade dos dados não é uma exigência da geoestatística para sua aplicabilidade, o mais importante é a ocorrência ou não do efeito proporcional, ou seja, se a média e a variabilidade dos dados são constantes na área de estudo e é apenas conveniente que a variável não apresente extremidades da distribuição muito longas para não comprometer as análises (CAVALCANTE et al., 2007). Além disso é conveniente apenas que no gráfico de distribuição normal o atributo não apresente caudas muito alongadas, o que poderia comprometer as análises. Mais importante que a normalidade dos dados é a ocorrência ou não do chamado efeito proporcional, em que a média e a variabilidade dos dados sejam constantes na área em estudo, ou seja, ocorrer a estacionariedade necessária ao uso da geoestatística (ISAAKS e SRIVASTAVA, 1989).

Chaves e Farias (2009) ainda afirmam que, mesmo que os dados não apresentem distribuições simétricas e se os coeficientes de assimetria e curtose forem próximos de zero, tal como valores médios e medianos próximos, como é o caso da maioria dos

atributos neste solo, tratamentos geoestatísticos podem ser aplicados possibilitando avaliar a dependência espacial dos atributos haja vista que na geoestatística mais importante que anormalidade dos dados é a ocorrência ou não do efeito proporcional em que a média e a variância dos dados não sejam constantes na área de estudo. Há que se considerar ainda o fato de que dados geoestatísticos por apresentarem algum grau de correlação possuem menor estabilidade em relação à forma de seu histograma, comparativamente a uma amostra independente, o que limitaria o valor daquele como um diagnóstico de falta de normalidade.

As estatísticas descritivas para as variáveis estudadas, nas profundidades 0-5 cm, 5-10 cm e 10-20 cm são apresentadas no apêndice 2. Os valores médios foram interpretados segundo CQFS - RS/SC (2016). Para fins de análise, aqueles atributos que não apresentaram normalidade, a média foi substituída pela mediana para representar a medida de tendência central do conjunto de dados para fins de interpretação e classificação dos resultados, já que nas distribuições com ausência de normalidade a média é grandemente influenciada pelos valores atípicos.

Os solos das áreas estudadas foram classificados, de acordo com a textura, em argilosa classe 3 na profundidade 0-5 cm e, argilosa classe 2 nas profundidades de 5-10 cm e 10-20 cm. As amostras de 0-5 cm apresentaram as menores médias da fração argila, com valores em torno de 38,1%, enquanto que nas profundidades 5-10 cm e 10-20 cm, o teor médio de argila é de, 47,9%e 52,9%.

A partir dos resultados dos parâmetros relacionados às características químicas do solo observa-se uma importante variação entre os valores mínimos e máximos, em especial dos elementos fósforo, potássio, cálcio, magnésio e manganês. Desses cinco elementos químicos, o potássio se destaca por ser o elemento absorvido em maior quantidade pela cultura da soja e também pelo fato de que diferentes concentrações de potássio influenciarem a dinâmica da estrutura da planta. A variabilidade para o fósforo foi classificada muito alta, provavelmente pelo fato de a adubação fosfatada ser realizada na linha de plantio o que culmina na sua desuniformidade na área, como um todo, em razão da baixa mobilidade do fósforo no solo.

Ao analisar alguns atributos do solo nota-se, de acordo com Carvalho et al. (2011) que para o cultivo da soja, o solo apresenta adequado pH, um alto teor de K, de P, saturação por bases e alumínio adequada, teor médio de matéria orgânica (1,5 a 3%) e valores considerados altos dos nutrientes enxofre e manganês.

De acordo com a Comissão de Química e Fertilidade do Solo (CQFS-RS/SC, 2016) a mediana do pHH2O da solução de solo de 5,63 encontrada nas amostras, a

enquadra na faixa classificada como média, abaixo de 6,0. Esse comportamento se explica pelo fato da adoção da prática de calagem de forma periódica de acordo com a necessidade e quando indicada pelos resultados das análises de solo para fins de manutenção da cultura.

A manutenção do pHH2O em níveis iguais ou próximos a 6,0 tem por objetivo

promover a precipitação do alumínio, tóxico para a soja, e aumentar a disponibilidade de outros elementos químicos essenciais a planta, promovendo assim um melhor desenvolvimento radicular. A acidez do solo para a profundidade do 0-5 cm, medida pelo pH, apresentou valor de 6,10 (Apêndice 2), podendo ser classificada como acidez baixa

de acordo com os limites de interpretação para camada arável do solo, propostos por CQFS-RS/SC (2016). Já para profundidade 5-10 cm, a acidez mediana do solo apresentou valor de 5,5, sendo classificada como como acidez média e na profundidade de 10-20 cm está próximo ao limite critico de acidez, pH 5,0. A soja se desenvolve melhor em solos com pH entre 5,5 a 6,5.

A mediana dos teores de P encontrado é considerado de alta a muito alta (CQFS- RS/SC, 2016), esse resultado difere das condições naturais dos solos da região, os quais naturalmente apresentam teores de P classificados de muito baixos a baixos em decorrência do material de origem possuir pequena concentração desse elemento químico.

Esses teores elevados se explicam pela prática de adubação fosfatada na implantação e pela incorporação gradativa via adubação formulada realizada anualmente.

Para interpretação dos teores de K nos solos do Rio Grande do Sul é observada a capacidade de troca de cátions a pH7,0, nesse sentido a média dos teores de K das

amostras, de 191,94 mg.dm-3_{, em função da média da CTC a pH}

7,0, enquadra os teores

desse elemento químico como muito altos na camada de o-5 cm e alta, nas demais profundidades..

Os teores de Ca e Mg foram em média de 6,24 cmolc dm-3 e 2,40 cmolc dm-3.

Assim, são classificados como altos, pois são assim classificados quando superiores a 4,0 cmolc dm-3 para cálcio e quando superiores a 1,0 cmolc dm-3 para o elemento químico Mg

(CQFS-RS/SC, 2016).

Os cátions competem pelo mesmo canal de entrada na célula, o que leva a uma competição de absorção entre esses nutrientes, como exemplo a proporção do K: Mg: Ca,

além disso, a aplicação de fontes de adubos e corretivos com K e Ca podem causar deficiência de magnésio (MARSCHNNER, 2012). Dessa forma a proporção de K: Mg: Ca são importantes para estabelecer o equilíbrio nutricional da planta. Observou-se os seguintes equilíbrios nutricionais no solo na média das três profundidades analisadas: Mg/K: 5,3; Ca/Mg: 2,53; Ca/K: 13,4 e (Ca +Mg) /K: 18,5.

A relação entre Ca e Mg geralmente varia de 1 a 5. Para a maioria das culturas é recomenda uma relação entre 3:1 e 5:1. Na área de estudo a relação entre Ca e Mg é considerada abaixo da adequada, pois os resultados das análises de solo apresentaram um valor médio de 2,56. Variações nas relações cálcio e magnésio podem não significar problemas relacionados à produção ou qualidade, desde que nenhum dos nutrientes estejam em deficiência (CQFS-RS/SC, 2016).

O teor de matéria orgânica da área de soja é classificado com médio, na faixa de 2,6 a 5% na camada de 0-10 cm e baixo na camada de 10-20 cm (CQFS-RS/SC, 2016). Geralmente os teores de matéria orgânica são referência para estimativa de necessidade de nitrogênio a ser adicionada para fins de adubação de manutenção e produção.

A saturação por bases (V%) apresentou amplitude de variação entre 11 e 20% entre as camadas, com média e mediana de 68,69 e 69,72%. De forma geral, a maioria das amostras enquadraram-se nas classes de valores maiores que 36% de saturação por bases, limite acima do qual as condições de acidez já não são tão prejudiciais ao desempenho produtivo das culturas. Com valores de saturação por bases acima de 50% e pH acima de 5,5, a atividade do alumínio no solo é baixa e seu potencial de toxidez às plantas é minimizado

Os teores de S, 16,5 mg dm-3 está satisfatório pela Comissão de Química e

Fertilidade do Solo, que recomenda valores maiores que 10 mg.dm-3_.

A disponibilidade do Mn na solução do solo é depende de diversos fatores tais como pH do solo, porcentagem de matéria orgânica, quantidade de minerais, óxidos e hidróxidos de ferro, alumínio e CTC. O aumento do pH do solo diminui a disponibilidade, principalmente do cobre, para as plantas, da mesma forma quanto maior for a concentração de óxidos e matéria orgânica, maior será a adsorção de Cu e Zn a esses componentes e menor a concentração na solução do solo (CQFS-RS/SC, 2016).

A variabilidade vertical dos atributos químicos do solo pode ser verificada na tabela 1. Observa-se para a maioria dos atributos houve diferença significativa entre as médias pelo teste de Kruskal-Wallis, ocorrendo uma redução nos teores desses elementos à medida em que se aprofunda no perfil do solo. Para o fósforo e para o potássio, a

concentração superficial, com a formação de gradientes devido ao manejo do solo no sistema plantio direto, está exemplificado na figura 17.

Dessa forma, os teores de fósforo disponível atingiram um gradiente diminuição de 21% de valores na camada de 0-5 para a camada de 5-10 cm e de 61% desta para a de 10-20 cm. Da mesma maneira, os teores de potássio disponíveis atingiram elevado gradiente com 2,87 vezes mais potássio na camada de 0-5 cm em relação a camada de solo de 10-20 cm. O acúmulo superficial de K também foi observado por Santos e Tomm (2003) em todas as profundidades, diminuindo o seu valor da camada 0-5 cm em relação à camada mais profunda (10-20cm). Essa é uma tendência evidente no sistema de plantio direto.

Para Amado et al. (2010), o P se encontra concentrado na superfície do solo e, a manutenção adequada de palhada nessa superfície, especialmente nos estádios iniciais de desenvolvimento da soja. Essa palhada contribuiu para a conservação da umidade do solo e, consequentemente, favorece a absorção de P. Esses autores citaram também que quando os teores de P no solo estiverem de médio a elevado, a adubação a lanço apresenta eficiência semelhante à em sulco.

Figura 17 - Variação vertical dos atributos Alumínio, cálcio, magnésio (A) e fósforo, Potássio (B). Não Me Toque - RS

(A) (B) Fonte: Autor (2019)

O potássio, além de sofrer intensa reciclagem pelas culturas, apresenta grande variabilidade no solo e constata-se elevados teores de potássio em superfície em solo de textura argilosa sob sistema plantio direto (WERLE et al, 2008)

Para Ca e Mg têm-se comportamentos semelhantes ao observado para o atributo K (Figura 17). Assim, pode- se inferir que o não revolvimento do solo no sistema plantio direto proporciona uma redução acentuada nas concentrações de Ca e Mg. A distribuição de nutrientes no perfil do solo, no sistema plantio direto, favorece o acúmulo de cálcio, magnésio e potássio, na camada superficial (0-5 cm). Também aumenta a capacidade de troca de cátions, carbono orgânico e nitrogênio total. Ainda, verifica-se a redução da